2017年11月9日に開催された AWS EC2 P3 インスタンス Launch イベントでのエヌビディア佐々木の資料です。

1. エヌビディア合同会社
EC2 P3インスタンス登場記念
NVIDIA GPU CLOUD の紹介

2. 2
ディープラーニングの課題
ディープラーニングの環境を構築、
テスト、維持することは意外に手間が
かかります。
フレームワーク自体の開発スピードも
速く、頻繁に更新されるため、最新
版への追従は容易ではありません。
ドライバ、ライブラリ、フレームワーク
間の依存性を管理するには高度な
技術が必要です。
NVIDIA ライブラリ
NVIDIA Docker
NVIDIA ドライバ
NVIDIA GPU
オープンソースの
フレームワーク

3. 3
最適化されたディープラーニング環境
NGC はフレームワーク、ライブラリ、OS
が統合され、すぐに使えるコンテナを
無料で提供します。
複雑な依存関係と頻繁な更新を考
慮しながら環境を「手作り」する手間
を解消します。
このコンテナは DGX Systems や
AWS のような GPU クラウドサービス
で利用できます。

4. 4
NVIDIA DOCKER
コンテナによるポータビリティ
コンテナのメリット：
GPU 対応アプリケーションの展開を容易に
個々のフレームワークやアプリケーションをコンテナで隔離
同一モジュールの異なるバージョンが混在可能
複数環境でのアプリケーション共有・コラボレーションを促進
4

5. 5
コンテナ化されたアプリケーション
TF Tuned SW
NVIDIA Docker
CNTK Tuned SW
NVIDIA Docker
Caffe2 Tuned SW
NVIDIA Docker
PyTorch Tuned SW
NVIDIA Docker
CUDA RTCUDA RTCUDA RTCUDA RT
Linux カーネル + CUDA ドライバ
Tuned SW
NVIDIA Docker
CUDA RT
Other
Frameworks
and Apps. . .
常に最新
エヌビディアが毎月フレームワークのコンテナを更新

6. 6
コンテナをPULLイメージをデプロイサインアップ
NGCでディープラーニングを始めるには
まずは NGC のアカウントを作成
してください。
www.nvidia.com/ngcsignup
お好みのフレームワーク コンテナを
PULLしてください。
これで準備完了です！
NVIDIA Volta Deep
Learning AMI for NGC
で P3 インスタンスを作成！

7. 7
NVIDIA GPU CLOUD まとめ
NGC はディープラーニングをさらに加速
イノベーションへの
最短経路
全てのプラットフォーム
でディープラーニング
常に最新

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日本最大の GPU 技術イベントにぜひご参加ください
2017/12/12~13 | 東京 | #GTCJapan
http://www.gputechconf.jp/
基調講演は CEO ジェンスン ファン
GPU テクノロジが可能にする AI、VR、自動運転の最先端がここに
GTC Japan 2017 は 2017年12月12 ~ 13日に東京で開催

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